MAS を用いた SNS がテレビ視聴率に与える影響のモデル構築
八巻 澄奈

1(指導教員：浅本 紀子)

はじめにレビを視聴可能な環境にあり，かつ SNS を閲覧する人のみである．他の人に影響を与えることができるのは，視聴者の内 SNS に投稿する人と SNS を閲覧する全ての人である．

近年，インターネットの普及による娯楽の多様化によって若者のテレビ離れが業界内で問題視されている．
NHK が 2010 年に行った調査では 20 代でテレビに毎日接触する人が 79%であったのに対し、2015 年の調査では 64%にまで低下している．一方で，同調査ではテレビ番組について SNS に投稿する人は 8.7%，閲覧する人は 18.6%となっており、SNS とともにテレビを楽しむ人も増えてきている．[1] 本研究ではテレビ局がこれからどのように SNS を活用していけばより多くの視聴者を獲得できるのか，その具体的な手法を提案したい．
なお，シミュレーションの手法は MAS(Multi AgentSimulation) を用い，シミュレータは (株) 構造計画研
究所の artisoc を利用する．

23.2

フォロー・フォロワー関係の構築方法

人同士はそれぞれフォロー・フォロワーの関係を持っている．この関係の構築方法としては，はじめに，フォロワーの人数をλ=2 のポアソン分布に基づいて決める．これは Twitter のフォロワー数の分布がλ=2 のポアソン分布に非常に近いためである。次に，正規分布に基づいた人数の現実世界の友人からフォローされ，フォロー仕返す．次に，半径 10 以内の人からフォロワーに空きがある人をフォローする．その際に，自分のフォロワーに空きがあればフォローされる．半径を10 ずつ大きくしながらフォロワー数を満たすまでこれを繰り返す．

モデルの概要図 1 は社会全体の視聴状況を表している．丸は人を，バツは番組を表す．色は見ている番組を表し，灰色はテレビを見ていない人である．人の大きさはフォロワーの多さに比例する．X 座標は年齢を表し、ここでは SNSを利用する可能性が考えられる 15〜80 歳を対象としている．Y 座標は人それぞれが持つ趣味嗜好や番組の内容を表す．本研究では 1500 人と 6 番組を対象にシミュレーションを行った．また，1 ステップ＝ 1 分と想定し 60 ステップ経過したところで終了する．

4人の行動ルール

4.1

SNS の利用ルール

SNS に投稿する属性を持つ人は 10 ステップに 1 回の確率でツイートをする．ツイートには質を表す属性があり、計算方法は以下のようになっている．
0.4 × 乱数 (0〜1) + 0.6 ×

フォロワー数
フォロワー数最大値

また，SNS を閲覧する属性を持つ人は 5 ステップに 1回の確率でフォローしている人が投稿した最新の 10 ツイートを閲覧し，以下の 2 つの条件を満たした場合には，いいね・リツイートをする．
共感度 = ツイートの質 ×

1 − 番組との趣味の近さ
65> 0.6
いいねの数+ 0.5
人数
なお，二つ目の条件の 0.5 はリツイートの場合には 0.3とする．
積極性 = 乱数 (0〜1) <4.2

テレビを視聴する人は 3.1 の属性において「テレビを視聴可能な環境にある」とされた人のみである．1
ステップ目では試験者が入力した各番組の視聴率に基づき，それを超えない範囲でそれぞれが最も自分の趣味に近い番組を視聴する．最も近い番組の視聴率が満たされたために視聴できなかった人は視聴率をまだ満たしていない番組からランダムで視聴する．全番組の視聴率が満たされた時点で視聴する番組が決まっていない人はテレビを視聴しないものとする．
2 ステップ目以降では 4.1 で求めたツイートに対する共感度を番組ごとに足し合わせた数値を各番組に対する評価値とし，最も評価値の高い番組を視聴する．ただし，評価値が一定基準を下回った場合にはテレビを視聴しないものとする．

図 1: 基本モデル

3

人の設定

3.1

属性

視聴番組の決定ルール

人はそれぞれ，テレビを視聴可能な環境か，SNS に投稿及び閲覧をするかという属性を持っている．なお，年齢が高くなるほどテレビを視聴可能である確率が上がり，SNS に投稿及び閲覧する確率が下がる．SNS によって他の人から影響を受けることができるのは，テ61

5シミュレーション結果

5.1

基本モデル

率が 1 位になった回数の合計を表したものである．ただし，数値は少数第 3 位を四捨五入したものとする．
この結果から 28 歳ほどの年齢層を対象とした番組が最も視聴率が増加しやすいことがわかった．反対に，
67 歳や 80 歳といった高齢層を対象とした番組においては視聴率の増加があまり見込めないことが分かった．
このことから，テレビを見る習慣がある程度あり，かつ，SNS での拡散力も期待できる年齢層にターゲティングすることが有効であると考えられる．

表 1 は視聴率変化とツイート数，ツイート表示数，いいね数，リツイート数のそれぞれとの相関係数を 10回の試行の平均値で示したものである．なお数値は少数第 4 位を四捨五入したものとする．
この結果によると，どの指標においても視聴率変化と強い正の相関があることが分かる．また，ツイート数よりもツイート表示数の方が強い相関が見られることからフォロワーの多いユーザーや SNS の利用頻度が高いユーザーを視聴者として獲得することの有効性が高いことが分かる．

表 3: 年齢別ターゲティングの結果

表 1: 視聴率変化との相関
ツイート数

ツイート表示数

いいね

リツイート

0.890

0.924

0.928

0.933

5.2

15

2841546780

0.64

2.910.72

1.13

0.07

-0.03

1 位になった回数

242

200

インフルエンサーモデル

世間に対して非常に大きな影響力を持つインフルエンサーが存在するモデルを用いて，彼らが視聴率変化に与える影響を検証する．一般的にフォロワー数の平均は約 300 人，インフルエンサーのフォロワー数は数千〜10 万人と定義される．基本モデルでは，フォロワー数は平均 50 人，最大 200 人ほどであったのに対し，このモデルでは平均 10 人，最大 40 人となるようにした．なお，一人だけ 1000 人のフォロワーを持つインフルエンサーを作り，これは必ずいずれかの番組を視聴し，SNS に投稿することとした．また，各番組のフォロワー合計数を等しくするために，インフルエンサーを抱える番組は 3%，その他の番組は 11%の視聴率の状態からシミュレーションを始めることとした．
表 2 は視聴率変化と各番組を視聴する人のフォロワー数合計，フォロワー数最大値のそれぞれとの相関係数を 10 回の試行の平均値で示したものである．
この結果から，最初の視聴率が他番組に比べ，圧倒的に低い場合においても，インフルエンサーは非常に大きな影響力を持つことが分かった．

図 2: 年齢別ターゲティングモデル

6の相関
フォロワー数合計

0.223

まとめと今後の課題

SNS が視聴率に与える影響が大きいことや，若年層にターゲティングした番組の視聴率変化の優位性が分かった．このことから，若年層のインフルエンサーを視聴者として獲得できるような番組内容にすることが視聴者の増加に繋がると考えられる．今後の課題としては，1 時間の番組内での変化を想定した設定だけでなく，１ステップ＝１週間の長期的な変化を想定した検証や，ポジディブな意見だけでなくネガディブな意見にも影響を受けるようにするなど SNS から受ける影響を多角的に評価した検証もしていきたい．また，本研究では各指標を自身の経験などを基に設定したが，今後はアンケートや Twitter の API を用いるなどして，より現実的な研究を行なっていきたい．

表 2: インフルエンサーモデルにおける視聴率変化と5.3

年齢平均視聴率変化

フォロワー数最大値

0.988

年齢別ターゲティングモデル

SNS での拡散力のある若年層とテレビの視聴頻度が高い高齢層とでは，どちらの趣味に番組の内容を近づけた方がより高い視聴率を獲得できるのかを検証する．
なお，この検証では，年齢ごとに趣味に偏りを出し，さらに，6 つの番組の内容を均等に分散させた，年齢別ターゲティングモデル（図 2）を用いる．より公平な検証のために，全ての番組の視聴率を 5 ％にした状
態からシミュレーションを始めることとした．表 3 は10 回の試行の視聴率変化の平均値と番組終了時の視聴

参考文献[1] テレビ視聴とメディア利用の現在〜「日本人とテレビ・2015 」調査から〜, 木村義子/関根智江/行木麻衣, 日本放送協会 世論調査部, 201562